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[爆卦]矩陣外積計算是什麼？優點缺點精華區懶人包

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在 矩陣外積計算產品中有13篇Facebook貼文，粉絲數超過4萬的網紅蘇文清職能治療師，也在其Facebook貼文中提到， 今天來到 #彰化家扶中心 與一群用心的寄養家庭分享 #如何提升孩子專注力--親子實作課。 今天一整天六個小時的課程，運用動靜態交替的活動演練，有律動遊戲、有搜尋遊戲、有記憶遊戲、有益智遊戲、有計算遊戲、有繪畫遊戲、有積木遊戲…讓參與的小朋友們安安穩穩又開開心心的上完一整天的注意力訓練課程。 當孩...

　同時也有14部Youtube影片，追蹤數超過3萬的網紅李祥數學,堪稱一絕，也在其Youtube影片中提到，線上課程賣場：https://myship.7-11.com.tw/general/detail/GM2103314830237 成為這個頻道的會員並獲得獎勵：https://www.youtube.com/channel/UCU2axN3MDyvq01LOK1umZGQ/join 追蹤我的ig...

「矩陣外積計算」的推薦目錄

矩陣外積計算 在 推叩 Twinkle Instagram 的精選貼文

2021-08-02 18:23:29

-0307💻 《資工系生活-大一上》 這篇主要是闡述 我在資工系生活一學期的感想 給學弟妹們做一些參考 - 我所就讀的是中正資工系 那大一上的必修課程有 📎微積分      高三的數學跟延伸 📎線性代數  矩陣跟向量空間的結合 📎資訊概論  類似大部分的計算機概論 📎程式設計  學習C語言的應用 ...

矩陣外積計算 在 Sherlock Instagram 的最讚貼文

2021-08-03 15:01:36

. 《指考準備心得分享》 最近是過年期間 又是寒假  預計是再幾天的休息後開始讀書做事 所以最近算是蠻有空的 但也沒什麼讀書的內容或筆記能發 就寫點有關”指考準備”的分享文吧   首先這會是大部分同學考完學測後會開始思考的問題  因為每個人的心態 目標 想法不盡相同 我就不做什麼統整性的...

矩陣外積計算 在 rockie Instagram 的最讚貼文

2020-05-08 06:06:15

虎丸說生化數學 🌿見到前幾個post都好多人收藏 對大家有幫助就好了😛感謝大家 - ⛑🐵生物化學數學M2 我都不是最好的 所以可能方法未必係最好嘅🤘🏾 - 1. 生物答題同平時嘅操練 bio嘅標準答案比人心更難猜透 所以我地只可以靠平時儲經驗 有d chapter係比較重要我覺得係要識嘅 包括遺傳 ...

  • 蘇文清職能治療師

    矩陣外積計算 在 蘇文清職能治療師 Facebook 的最佳貼文

    2021-09-26 21:49:56
    有 461 人按讚

    今天來到 #彰化家扶中心 與一群用心的寄養家庭分享 #如何提升孩子專注力--親子實作課。

    今天一整天六個小時的課程，運用動靜態交替的活動演練，有律動遊戲、有搜尋遊戲、有記憶遊戲、有益智遊戲、有計算遊戲、有繪畫遊戲、有積木遊戲…讓參與的小朋友們安安穩穩又開開心心的上完一整天的注意力訓練課程。

    當孩子學習表現不佳的時候，許多家長都以為孩子是注意力問題，實際上很有可能他們在一開始的訊息接收與辨識就不好、也有可能是他們的計畫、組織、邏輯、推理上出了問題、更有可能是他們歷經長期的學習挫折導致的結果，於是導致孩子反應常常慢半拍，或是學習的時候容易卡關又當機。

    遇到這類型的孩子怎麼辦?想辦法促進孩子的思考表現!您可以運用基礎的配對能力，就能輕鬆帶領孩子完成注意力的學習表現。

    .
    今天遊戲過程，我們運用座標圖的概念，再藉由顏色與形狀的辨識、配對技巧，以及計畫、組織的技巧，促進孩子的注意力學習，以及空間對應與思考能力。

    🇹🇼遊戲方式

    1️⃣座標圖的矩陣「縱軸」座標上，依序畫上藍色正方形、黃色月亮、紅色箭頭、黃色太陽、綠色三角形、紅色星星、橘色圓形。

    2️⃣座標圖的矩陣「橫軸」座標上，依序畫上黃色星星、紅色愛心、綠色正方形、紫色三角形、藍色圓形。

    3️⃣再依據左邊欄位的配對題目，在指定座標空格上填上指定符號，例如縱軸的黃色月亮與橫軸的紅色愛心配對在一起的座標空格上要填上◎的符號；縱軸的藍色正方形與橫軸的綠色正方形配對在一起的座標空格上要填上＆的符號。

    .
    🧐遊戲過程，您會看見孩子的好表現

    ✅眼睛交替搜尋著，運用辨識與記憶的技巧，熟悉座標圖的顏色、形狀、與空間關係。

    ✅認真專注的神情，運用思考與邏輯的技巧，理解該項遊戲的規則與進行的方式。

    ✅謹慎小心的態度，運用配對與組織的技巧，將矩陣上橫縱軸的圖形線索連接起來。

    .
    提升孩子的注意力不難，只要您懂得善用遊戲策略，您就會發現，注意力的學習也可以變得很簡單!

    題外題：最後再請小朋友告訴你，哪兩個重複了，可以怎麼辦呢？

  • 劉昱佑

    矩陣外積計算 在 劉昱佑 Facebook 的最佳貼文

    2021-08-06 17:33:16
    有 1,690 人按讚

    先講結論，我正式畢業、正式登出臺大，剛拿到熱騰騰的畢業證書。

    行人寥寥，樹影搖曳，再次回首臺大校園，感懷流年似水，六年時光就在聲息中飛速而過了。今天終於拿到畢業證書，心中才較為踏實了。這年來為了學業奔走，日夜孜矻，莫敢自遑。不能說有多少智識上的長進，但收穫頗豐，學術上的產出和軼事趣聞，讓人感到美麗而安穩。是較人虛長幾歲，但也不算白費。

    ·

    真的很幸運，能在二十三歲的尾巴拿到第四個臺大學位、第二個臺大碩士，要談客家精神，大概已經發揮極致，畢竟只繳兩份學費。過程就像買菜送蔥，知識也讓人恬淡、平靜、滿足。除了份內的事，我也和師長同學有些著作，目前期刊一篇、研討會三篇，至於努力中的還有兩三個。回首過往，至少不是混過來的，但求心安理得。

    ·

    不過，這些年來也遇到許多困難險阻，但幸有貴人相助，我銘感五內。雖然研究所雙主修制度推出三載，所辦、研教組和圖書館卻沒有預期到有人可以在制度內達標，從學分認定、畢業考試申請，到論文繳交，都是經過密切聯繫，想出解決方案。他們替我排除萬難，我點滴在心。剛從研教組職員手中慎重地接過證書，「你是臺大第一個喔，恭喜。」比起頭銜和證書本身，以經驗譜寫歷史，參與制度臻善，其實更令人滿足自信。希望後繼的學生，走的比我順利、比我安穩。

    ·

    負笈臺北六年，誠要感謝爺奶父母及親族照拂，舅舅舅媽安置，讓我毫無後顧。倘若有聲名、有令譽，我要將一切獻于爾等。研究所兩年，我非常感謝恩師宏浩的知遇，他嚴格正直、真誠自然，不吝給予指教，我學到很多，是我大學四年所遠遠不及。此外我在師門也悠遊自在，老師除了指教，也願意給我各種支持和關照，讓我見名於共著期刊，首現SCI是莫大的榮典，我不勝感激，師恩難報。還有朋友、同學及愛人在精神上的扶助，同樣也是莫大的鼓舞，我亦是心懷感謝。

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    最近修論文煩躁，偶爾看奧運消息，令人振奮，國人無不為之喝采，選手的沈澱與積累，著實不易。但比起能夠分高下、競輸贏的場合，學術生活可能就沒法那麼熱血，甚至還有些枯燥。宏浩師曾經跟我說，學術做得好，你越要忍受孤寂。到頭來能跟你聊上話的，可能真沒幾個。相較萬眾矚目的威武，學術的競逐更像燃燒自己、創造知識，在幽冥中護持青燈，於黑暗裏匍匐前行。這種使命感無法獲得普羅大眾的共鳴，但於自我成就上，同樣具有豐富的建設性，精神已然十分富足。因此，看奧運也成為另一種鏡射，使我鞭策自勵。很高興在東奧結束前，碩士生涯也告一段落，不過研究生涯卻不會因此中輟。很喜歡做實證，不只因為實證可以玩玩資料、代代模型。實證是用積極的方法，做入世的研究。

    ·

    記得天津南開大學的一段掌故，校長張伯苓找經濟系主任何廉辯論，他詰問何廉：「為什麼要建立這些商品的價格指數？你可以了解什麼？」何認為，透過價格指數的建構，有助於中國的科學建設。張伯苓卻批評，這樣的做法無疑是「用顯微鏡找大象」。在張的語境下是批評，我卻認為，「用顯微鏡找大象」就是學術的精神、學術的態度。用嚴謹細膩的方法，去探究看似無疑的問題。胡先生說「做學問要在不疑處有疑」大抵如是。更況民生商品是一個入世問題，要了解中國百業趨勢，價格指數扮演相當關鍵的角色。

    ·

    會談這個故事，其實與我的論文有關，做的是農地價格指數。我與老師協力，利用配對法和Lasso，共同提出一個建構農地價格指數的新方法。農地價格指數在臺灣鮮有所見，我們的研究在方法上也解決了選樣偏差、特徵眾多所造成的多重共線性等等。在農地方面，無疑是大的斬獲、好的貢獻。我國歷來重農桑，面對這樣的問題，我們慎重地、小心地回答了。能夠參與如此神聖的事，我戒慎、感激而滿足。

    ·

    當然，並非所有研究都順遂可期，而學術的過程中本身就充滿痛苦。這幾年來，我很能感同深受。但「學術溺水」實難透過求助收效，我唯一意識到的是，只有自己能夠真正幫助自己。直言之，自我排遣是研究生生活中的要事。雖然領域是計量經濟，文本中矩陣、算式、表格遠多於情感豐沛的文字，但人文的精神不能偏廢。我很感激，在這段時間裡，董橋小品相伴，陳之藩和周作人的散文也在一旁，高陽小說引人入勝，他們為我注入精神活水，是沛然莫之能禦的。此外，有珍饈美酒左右，也令人飽滿幸福。林語堂喜歡吃香港鏞記燒鵝，甚至為他題寫菜單。胡適熱愛馬丁尼，他有自己的秘方。老民國的金絲眼鏡高高穩穩地架在鼻翼上，一身鐵灰白柳西裝，案前不放筆墨紙硯，而是佳餚一桌瓊漿一壺，處處顯露學者的講究、學者的體面。我也好吃，愛肥前屋、吃麵屋武藏，享用浙菜必點韭黃鱔糊，點心要福州芋泥和布朗尼。偶爾也下廚，烹角煮、燒獅子頭，雖然無關學術，卻同樣在漫長的征途裏平添不少逸趣。

    ·

    我真的很幸運，自己境遇好、運氣好，讀書可以讀的多，朋友交的雅。早歲得公器得頭銜，活到24歲還算不賴。董橋自謙坐穩一個又一個位子，那是僥倖，不是才情。不過董公是真實力，而我的情況大抵如前。最重要還是感謝所有協助我的親族師長、同僚與友朋，我永矢弗諼，只是暫時無以報厚恩，人生旅途再慢慢償還。

    ·

    至於未來的規劃，可能先遷西湖鴨母嶺，安頓一番。承蒙恩師垂愛，我會續任研究助理，繼續完成未竟的研究。沒意外的話年底會先做兵，其他的事可能就走走看看。疫情可怖，卻也留給我時間想想，可能也不全然壞事。早歲許身公共事務，後來才漸漸覺得底子太薄、本領太小，政治工作是需要精密的計算而非算計。大衛伊斯頓對於政治的定義是社會價值的權威分配，如果不先學好計量、學好數學，其實也是忝居所司，令人惴慄。不過，學優才有資格分配，這是橫亙中外之理。薩伊德把知識分子刻畫的很清晰，他不斷強調知識份子的應該具有「良知」，也要和權威對抗，致使知識份子具有邊緣性。這種想法實與傳統相若，政治是推己及人，大概就是「君子不匱，永錫爾類」。無論身在何處，都要精進智識、懷抱溫柔，繼續影響周遭的人，這是我時刻提醒自己的。此一矜持，近來歲月格外受用。我的研究生生涯就要告一段落，黨代表也面臨卸任，由衷希求於此之際，同大家共勉。

    ·

    最後，疫情當前，首要是多保重自己，願神恩能永顧，祈使體膚長健，萬事安康。謹守防疫規定之外，也別忘了幽默感，偶而逾矩的言詞、煽情的畫面也非不可，不要悶壞氣壞才好。話說多了，再講下去，可能要比我論文篇幅還長。總之我們還會再會，願在追求真知的道路上相遇，成為照耀幽暗的微明，繼續邁步，奮力前行。

    ·

    歲在辛丑孟秋
    筆于福州山麓

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    矩陣外積計算 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答

    2021-05-29 18:18:27
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    機器學習識別特徵阻絕代測　上鏈回送監理資料庫防竄改

    人臉辨識加酒精鎖阻酒駕　串區塊鏈上傳比對告警

    2021-05-24社團法人台灣E化資安分析管理協會元智大學多媒體安全與影像處理實驗室

    本文將介紹酒精防偽人臉影像辨識系統，結合了人臉辨識、酒精鎖以及區塊鏈應用，以解決酒駕問題，並透過監控系統避免代測狀況發生。且利用區塊鏈不可修改的特性，將車輛與人臉資料串上區塊鏈，以確保駕駛人的不可否認性。

    長長期以來「酒駕」都是一個很嚴肅且必須被重視的議題，儘管在2019年立法院修法酒駕及拒絕酒測的罰則，但是抱持僥倖心態的人還是數不勝數，導致因酒駕釀成車禍的悲劇還是一再重演，讓不少的家庭因此破滅。

    據統計，從2015年到2018年的酒駕取締件數都逾10萬件，而因為酒駕車禍的死亡人數逾百人。在2019年酒駕新制上路以後，2020年警方酒駕取締件數有明顯下降至約6萬件，雖然成功達到嚇阻效果，但是死亡人數仍與去年前年持平，可見離完全遏止酒駕還有很長的路需要努力。

    立法院於2018年三讀通過了「道路交通管理處罰條例部分條文修正案」，酒駕者必須重新考照，並且只能駕駛具有酒精鎖（Alcohol Interlock）的車輛，所謂酒精鎖，屬於車輛點火自動鎖定裝置，在汽車發動前必須進行酒測，通過才能將汽車發動，而且在每45分鐘至60分鐘後酒精鎖系統就會要求駕駛人在一定時間內進行重新酒測，以便防範在行車過程中有飲酒的情況發生，若駕駛人未遵守其要求，車子就會強制熄火並鎖死，必須回酒精鎖服務中心才能將鎖解開。

    由於法案的方式無法完全遏止酒駕，因此許多創新科技或是企業致力於研究相關科技來解決酒駕的問題。

    其中本田（Honda）汽車與日立（Hitachi）公司研發出手持型酒精含量檢測裝置，讓駕駛人必須在駕駛之前都先進行酒測，若酒精濃度超標就會將汽車載具上鎖，藉此避免酒駕意外或事故發生，且該技術結合了智慧鑰匙功能，若偵測到酒測值超標，車輛中的顯示面板將會發出警告訊號告知駕駛人，避免酒駕上路之問題。

    另一方面則是解決酒精殘值之問題，因為有許多駕駛人都會認為，休息一下後，身體也無感到不適，即駕車出門，等到駕駛人被警方臨檢時才知道酒測未通過，因此收到罰單，甚至是吊銷駕照處罰等。

    根據醫學研究指出，酒精是在人體體內由肝臟代謝，實際代謝時間必須看體質以及飲酒量而定。台灣酒駕防制社會關懷協會建議，喝酒後至少要10至20小時後再駕車比較安全。多數人無具備酒精代謝時間的觀念，導致駕駛人貿然上路，待意外發生或罰單臨頭時，已經為時已晚。

    背景知識說明

    本文介紹的方法為酒精鎖結合攝影鏡頭進行人臉辨識，並將人臉特徵資料與車輛資料串上區塊鏈，並利用區塊鏈不可篡改的特性，來避免駕駛人在解鎖酒精鎖時發生他人代測的問題。

    由於人臉辨識技術具備防偽性、身分驗證的特性，因此將酒精鎖的技術結合人臉辨識，便可確認為駕駛本人。

    何謂人臉辨識

    人臉辨識技術屬於生物辨識的一種，基於人工智慧、機器學習、深度學習等技術，將大量人臉的資料輸入至電腦中做為模型訓練的素材，讓電腦透過演算法學習人類的面部特徵，藉以歸納其關聯性最後輸出人臉的特徵模型。

    目前人臉辨識技術已經遍佈在日常生活之中，其應用面廣泛，最為常見的應用即為智慧型手機的解鎖、行動支付如LINE Pay、Apple Pay等，其他應用還包括行動網路銀行、網路郵局、社區大樓門禁管理系統、企業監控系統、機場出入關、智能ATM、中國天眼系統等。一般來說，人臉辨識皆具備以下幾個特性：

    ‧ 普遍性：屬於任何人皆擁有的特徵。

    ‧ 唯一性：除本人以外，其他人不具相同的特徵。

    ‧ 永續性：特徵不易隨著短時間有大幅的改變。

    ‧ 方便性：人臉辨識容易實施，設備容易取得，如相機鏡頭。

    ‧ 非接觸性：不須直接接觸儀器，也可以進行辨識，這部分考量到衛生問題以及辨識速度。

    人臉辨識透過人臉特徵的分析比對進行身分的驗證，別於其他生物辨識如虹膜辨識、指紋辨識，無須近距離接觸，也可以精準地辨識身分，且具有同時辨識多人的能力。因應新冠肺炎疫情肆虐全球，人臉辨識技術也被用來管理人來人往的人流。人臉辨識的儀器可以搭配紅外線攝影機來測量人體體溫，在門禁進出管制系統中，利於提高管理效率，有效掌握到進出人員的身分，以及幫助衛生福利部在做疫調時更容易掌握到確診病患行經的足跡。

    人臉辨識的步驟

    人臉辨識的過程與步驟，包括人臉偵測、人臉校正、人臉特徵值的摘取，進行機器學習與深度學習、輸出人臉模型，從影像中先尋找目標人臉，偵測到目標後會將人臉進行預處理、灰階化、校正，並摘取特徵值，接著人臉資料交給電腦進行機器學習與深度學習運算，最後輸出已訓練好的模型。相關辨識的步驟，如圖1所示。

    人臉偵測

    基於Haar臉部檢測器的基本思想，對於一個一般的正臉而言，眼睛周圍的亮度較前額與臉頰暗、嘴巴比臉頰暗等其他明顯特徵。基於這樣的模式進行數千、數萬次的訓練，所訓練出的人臉模型，其訓練時間可能為幾個小時甚至幾天到幾周不等。利用已經訓練好的Haar人臉特徵模型，可以有效地在影像中偵測到人臉。

    Python中的Dilb函式庫提供了訓練好的人臉模型，可以偵測出人臉的68個特徵點，包括臉的輪廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴。基於這些特徵點的資料就能夠進行人臉偵測，如圖2～4所示。圖中左上角的部分是偵測到的分數，若分數越高，代表該張影像就越可能是人臉，右側括弧中的編號代表子偵測器的編號，代表人臉的方向，其中0為正面、1為左側、2為右側。

    人臉的預處理

    偵測到人臉後，要針對圖片進行預處理。通常訓練的影像與攝影鏡頭拍出來的照片會有很大的不同，尤其會受到燈光、角度、表情等影響，為了改善這類問題，必須對圖片進行預處理以減少這類的問題，其中訓練的資料集也很重要：

    ‧ 幾何變換與裁剪：將影像中的人臉對齊與校正，將影像中不重要的部分進行裁切，並旋轉人臉，並使眼睛保持水平。

    ‧ 針對人臉的兩側用直方圖均衡化：可以增強影像中的對比度，可以改善過曝的影像或是曝光不足的問題，更有效地顯示與取得人臉目標的特徵點。

    ‧ 影像平滑化：影像在傳遞的過程中若受到通道、劣質取樣系統或是受到其他干擾導致影像變得粗糙，藉由使用圖形平滑處理，可以減少影像中的鋸齒效應和雜訊。

    人臉特徵摘取

    關於人臉特徵摘取，相關的技術說明如下：

    ‧ 歐式距離：人臉辨識是一個監督式學習，利用建立好的人臉模型，將測試資料和訓練資料進行匹配，最直觀的方式就是利用歐式距離來計算所有測試資料與訓練資料之間的距離，選擇差距最小者的影像作為辨識結果。由於人臉資料過於複雜，且需要大量的訓練集資料與測試集資料，會導致計算量過大，使辨識的速度過於緩慢，因此需要透過主成分分析法（Principal Components Analysis，PCA）來解決此問題。

    ‧ 主成分分析法：主成分分析法為統計學中的方法，目的是將大量且複雜的人臉資料進行降維，只保留影像中的主成分，即為影像中的關鍵像素，以在維持精確度的前提下加快辨識的速度。先將原本的二維影像資料每列資料減掉平均值，並計算協方差矩陣且取得特徵值與特徵向量，接著將訓練集與測試集的資料進行降維，讓新的像素矩陣中只保留主成分，最後則將降維後的測試資料與訓練資料做匹配，選擇距離最近者為辨識的結果。由於影像資料經過了降維的步驟，因此人臉辨識的速度將會大幅度地提升。

    ‧ 卷積神經網路：卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）是一種神經網路的架構，在影像辨識、人臉辨識至自駕車領域中都被廣泛運用，是深度學習（Deep Learning）中重要的一部分。主要的目的是透過濾波器對影像進行卷積、池化運算，藉此來提取圖片的特徵，並進行分類、辨識、訓練模型等作業。在人臉辨識的應用中，首先會輸入人臉的影像，再透過CNN從影像提取像素特徵並轉換成特定形式輸出，並用輸出的資料集進行訓練、辨識等等。

    何謂酒精鎖

    酒精鎖（圖5）是一種裝置在車輛載體中的配備，讓駕駛人必須在汽車發動前進行酒測，通過後才能將車輛發動。且每隔45分鐘至60分鐘會發出要求，讓駕駛人在時間內再次進行檢測。

    根據歐盟經驗，提高罰款金額以及吊銷駕照只有在短期實施有效，只有勸阻的效果，若在執法上不夠嚴謹，被吊照者會轉變成無照駕駛，因此防止酒駕最有效的方法就是強制讓駕駛人無法上路，這就是「酒精鎖」的設計精神。

    在本國2020年3月1日起酒駕新制通過後，針對酒駕犯有了更明確且更嚴厲的規定，在酒駕被吊銷駕照者重考後，一年內車輛要裝酒精鎖，未通過酒測者無法啟動，且必須上15小時的教育訓練才能重考，若酒駕累犯三次，要接受酒癮評估治療滿一年、十二次才能重考。

    許多民眾對於「酒精鎖」議論紛紛，懷疑是否會發生找其他人代吹酒精鎖的疑慮，為防範此問題，酒精鎖在啟動後的五分鐘內重新進行吹氣，且汽車在行駛期間的每45至60分鐘內，便會隨機要求駕駛重新進行酒測，如果沒有通過測量或是沒有測量，整合在汽車智慧顯示面板的酒精鎖便會發出警告，並勸告駕駛停止駕車。

    對於酒精鎖的實施，目前無法完全普及到每一台車子，而且對於沒有飲酒習慣的民眾而言，根本是多此一舉，反而增加不少麻煩給駕駛。若還有每45～60分鐘的隨機檢測，會導致多輛汽車必須臨時停靠路邊進行檢測，可能加劇汽車違規停車的發生頻率。

    認識區塊鏈

    區塊鏈技術是一種不依賴於第三方，透過分散式節點（Peer to Peer，P2P）來進行網路數據的存儲、交易與驗證的技術方法。本質上就是一個去中心化的資料庫，任何人在任何時間都可以依照相同的技術標準將訊息打包成區塊並串上區塊鏈，而這些被串上區塊鏈的區塊無法再被更改。區塊鏈技術主要依靠了密碼學與HASH來保護訊息安全，也是賦予區塊鏈技術具有高安全性、不可篡改性以及去中心化的關鍵。區塊鏈相關概念，如圖6所示。

    區塊鏈的原理與特性

    可以將區塊鏈想像成是一個大型公開帳本，網路上的每個節點都擁有完整的帳本備份，當產生一筆交易時，會將這筆交易廣播到各個節點，而每個節點會將未驗證的交易HASH值收集至區塊內。接著，每個節點進行工作量證明，選取計算最快的節點進行這些交易的驗證，完成後會把區塊廣播給到其他節點，其他節點會再度確認區塊中包含的交易是否有效，驗證過後才會接受區塊並串上區塊鏈，此時就無法再將資料進行篡改。

    關於區塊鏈的特性，可分成以下四部分做說明：

    1. 去中心化：區塊鏈其中一個最重要的核心宗旨，就是「去中心化」，區塊鏈採用分散式的點對點傳輸，該概念架構中，節點與節點之中沒有所謂的中心，所有的操作都部署在分散式的節點中，而無須部署在中心化機構的伺服器，一筆交易或資料的傳輸不再需要第三方的介入，因此又可以說每個節點就是所謂的「中心」。這樣的結構也加強了區塊鏈的穩定性，不會因為其中的部分節點故障而癱瘓整個區塊鏈的結構。

    2. 不可篡改性：透過密碼學與雜湊函數的運用來將資料打包成區塊並上鏈，所有區塊都有屬於它的時間戳記，並依照時間順序排序，而所有節點的帳本資料中又記錄了完整的歷史內容，讓區塊鏈無法進行更改或是更改成本很高，因此使區塊鏈具備「不可篡改性」，並且同時確保了資料的完整性、安全性以及真實性。

    3. 可追溯性：區塊鏈是一種鏈式的資料結構，鏈上的訊息區塊依照時間的順序環環相扣，這便使得區塊鏈具有可追溯的特性。可追本溯源的特性適用在廣泛的領域中，如供應鏈、版權保護、醫療、學歷認證等。區塊鏈就如同記帳帳本一般，每筆交易記錄著時間和訊息內容，若要進行資料的更改，則會視為一筆新的交易，且舊的紀錄仍會存在無法更動，因此仍可依照過去的交易事件進行追溯。

    4. 匿名性：在去中心化的結構下，節點與節點之間不分主從關係，且每個節點中都擁有一本完整的帳本，因此區塊鏈系統是公開透明的。此時，個人資料與訊息內容的隱私就非常重要，區塊鏈技術運用了HASH運算、非對稱式加密與數位簽章等其他密碼學技術，讓節點資料在完全開放的情況下，也能保護隱私以及用戶的匿名性。

    區塊鏈與酒精鎖

    由於區塊鏈的技術具備去中心化、記錄時間以及不可篡改的特性，且更加強酒精鎖的檢測需要身分驗證的保證性。當進行酒精鎖檢測解鎖時，系統記錄駕駛人吹氣時間以及車輛的相關資訊，還有人臉特徵資料打包成區塊並串上區塊鏈。因此，在同一時間當監控系統偵測到當前駕駛人與吹氣人不同時，此時區塊鏈中所記錄的資料便能成為一個強而有力的依據，同時也能讓其他的違規或違法事件可以更容易進行追溯。

    酒駕防偽人臉辨識系統介紹

    為了解決酒精鎖發生駕駛人代測的問題，酒精鎖產品應導入具有身分驗證性的人臉辨識技術。酒駕防偽人臉辨識系統即為駕駛人在進行酒精鎖解鎖時，要同時進行人臉辨識，來確保駕駛人與吹氣人為同一人。

    在駕駛座前方的位置會安裝攝影鏡頭，作為駕駛的監控裝置。進行酒測吹氣的人臉資料將會輸入到該系統中的資料庫儲存，並將人臉資料以及酒測的時間戳記打包成區塊串上區塊鏈，當汽車已經駛動時，攝影鏡頭將會將當前駕駛人畫面傳回系統進行人臉比對驗證。如果驗證成功，會將通過的紀錄與時間戳一同上傳至區塊鏈，若是系統偵測到駕駛人與吹氣人為不同對象，系統將發出警示要求駕駛停車並重新進行檢測，並同時將此次異常的情況進行記錄上傳到區塊鏈中。

    如果駕駛持續不遵循系統指示仍持續行駛，該系統會將區塊鏈的紀錄傳送回給開罰的相關單位，並同時發出警報以告知附近用路人該車輛處於異常情況，應先行迴避。且該車輛於熄火後，酒精鎖會將車輛上鎖，必須聯絡酒精鎖廠商或酒精鎖服務中心才能解鎖。相關的系統概念流程圖，如圖7所示。

    區塊鏈打包上鏈模擬

    在進行酒測解鎖完畢以及進行人臉資料儲存後，會透過CNN將影像轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值，接著將128個人臉特徵向量資料取出，並隨著車輛資訊一起打包到同一個區塊，然後串上區塊鏈。取出的人臉特徵資料，如圖8所示。

    要打包成區塊和上鏈的內容，包括了人臉特徵資料、車牌號碼、酒測解鎖時間點等相關輔助資料，接著透過雜湊函數將相關的資料打包成區塊。以車牌號碼ABC-1234為例，圖9顯示將車輛資料和人臉資料進行區塊鏈的打包，並進行HASH運算。

    將人臉資料和車輛相關資料作為一次的交易內容，並打包區塊，經過HASH後的結果如圖10所示，其中prev_hash屬性代表鏈結串列指向前一筆資料，由於這是實作模擬情境，並無上一筆資料，其中messages屬性代表內容數，一筆代表車牌資料，另一筆則為人臉資料。time屬性則代表區塊上鏈的時間點，代表車輛解鎖的時間點。

    情境演練說明

    話說小禛是一間企業的上班族，平時以開車為上下班的交通工具，他的汽車配置了酒駕防偽影像辨識系統，以下模擬小禛下班後準備開車的情境。

    已經下班的小禛今天打算從公司開車回家，當小禛上車準備發動車子時，他必須先拿起安裝在車上的酒測器進行吹氣，並將臉對準攝影鏡頭讓系統取得小禛的人臉影像。小禛在汽車發動前的人臉影像，如圖11所示。

    待攝影鏡頭偵測到小禛的人臉後，接著系統便會擷取臉上五官的68個特徵點，如圖12所示。然後，相關數據再透過CNN轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值，如圖13所示。

    酒精鎖通過解鎖後，車輛隨之發動，解鎖成功的時間點將會記錄成時間戳記，隨著影像與相關資料串上區塊鏈。在行駛途中，設置在駕駛座前方的鏡頭將擷取目前駕駛的人臉，以取得駕駛人的128維人臉特徵向量測量值，並且與汽車發動前所存入的人臉資料進行比對，藉以判斷目前的駕駛人與剛才的吹氣人臉是否為同一位駕駛。當驗證通過後，也會再將通過的紀錄與時間戳上傳至區塊鏈中，如此一來，區塊鏈的訊息內容便完整記載了這一次駕車的紀錄，檢測通過的示意圖如圖14所示。

    系統通過辨識後，便確認了駕駛人的身分與吹氣人一致。且透過時戳的紀錄和區塊鏈的輔助，也確保了駕駛的不可否認性。若有其他違規事件發生時，區塊鏈的紀錄便成為一個強而有力的依據來進行追溯。

    如此一來，便可以預防小禛喝酒卻找其他人代吹酒測器的情況發生。在駕駛的途中，如果有需要更換駕駛人，必須待車輛靜止時，從車載系統發出更換駕駛要求，再重新進行酒測以及重複上述流程，才可以更換駕駛人。如果沒有按照該流程更換駕駛，系統將視為異常情況。

    結語

    酒駕一直是全球性的問題，將有高機率導致重大交通事故，造成人員傷亡、家庭破碎，進而醞釀後續更多的社會問題，皆是酒駕所引發的不良效益。為了解決酒駕的問題，各個國家都有不同的酒駕標準或是法律規範，但是大部分國家的規範和制度都只有嚇阻作用卻無法完全遏止。在不同的國家防止酒駕的方式不盡相同，有的國家如新加坡，透過監禁及鞭刑來遏止酒駕犯，又或者是薩爾瓦多，當發現酒駕直接判定死刑，這樣的制度雖嚇阻力極強，但是若讓其他國家也跟進，會造成違憲或是違反人權等問題。因此，各國都在酒駕的問題方面紛紛投入研究，想要達到零酒駕的社會。

    為達成此理想，本文介紹了基於區塊鏈的酒駕防偽辨識系統，利用酒精鎖搭配人臉辨識技術以及區塊鏈技術，使有飲酒的駕駛人無法發動汽車。且該系統搭載在行車電腦中，結合攝影鏡頭的監控對駕駛進行酒測防制管理，將人臉資料、酒精鎖、解鎖時間點與相關資訊打包成區塊並上鏈。基於區塊鏈技術內容的不易篡改，可加強駕駛人的不可否認性，當汽車發生異常情況時，便能利用有效且可靠的依據進行追溯。人工智慧和物聯網時代已經來臨，透過酒駕防偽辨識系統來改善酒駕問題，在未來能夠普及並結合法規，智慧汽車以及智慧科技的應用將會帶給人們更安全、更便利的社會。

    附圖：圖1 人臉辨識的步驟。
    圖2 人臉特徵點偵測（正臉）。
    圖3 人臉特徵點偵測（左側臉）。
    圖4 人臉特徵點偵測（右側臉）。
    圖5 酒精鎖。 （圖片來源：https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Guardian_Interlock_AMS2000_1.jpg with Author: Rsheram）
    圖6 區塊鏈分散式節點的概念圖。
    圖7 系統概念流程圖。
    圖8 取出人臉128維特徵向量。
    圖9 儲存車輛相關資料及人臉資料到區塊。
    圖10 HASH後及打包成區塊的結果。
    圖11 汽車發動前小禛的人臉影像。
    圖12 小禛的人臉影像特徵點。
    圖13 小禛的人臉特徵向量資料。
    圖14 系統通過酒測檢測者與駕駛人為同一人。

    資料來源：https://www.netadmin.com.tw/netadmin/zh-tw/technology/CC690F49163E4AAF9FD0E88A157C7B9D

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